Měření Světelného Znečištění: Metody a Nové Technologie

Těsně po nástupu elektrického osvětlení koncem devatenáctého století ještě nebylo nejspíš nikomu zřejmé, jak široké spektrum negativních dopadů může umělé světlo v nočním prostředí mít. Tyto nežádoucí účinky začaly být patrné až s jeho rapidním rozvojem koncem dvacátého a začátkem jednadvacátého století spolu s vývojem nových technologií osvětlování. Problém to přitom není zdaleka zanedbatelný.

Světelné znečištění je schopno negativně ovlivňovat i lidské zdraví. Pokud je člověk vystaven zejména kratším vlnovým délkám v oblasti modré barvy v nevhodnou dobu, dojde k ovlivnění tzv. Lidský organismus ovšem není jediný, který je rušivým světlem ovlivněn. Nezanedbatelné dopady má také na životní prostředí, a to například na rostliny [7, 8], bezobratlé [9, 10], plazy [11, 12], savce [13, 14], ryby [15, 16] či ptáky [17, 18]. Dopad má světelné znečištění také na astronomická pozorování.

V neposlední řadě je světelné znečištění také problémem ekonomickým. Veškeré světlo, které následně uniká nevhodným směrem a způsobuje rušivé a negativní dopady, musíme nejdříve vytvořit. Což pochopitelně přináší ekonomické náklady v podobě ceny energií, výkonných světelných zdrojů a jejich údržby.

Světelné znečištění (potažmo rušivé světlo) se obvykle [29] dělí na čtyři kategorie, a to závojový jas oblohy, oslňující světlo, světelný přesah a světlo vyzářené do horního poloprostoru - ULR. Pro oslňující světlo existují již řadu let dostačující metriky výpočtu a měření. Uveďme si nejznámější metodu UGR (Unified Glare Ratio) pro vnitřní prostory a TI (Threshold Increment) pro prostory vnější. Stejně tak ULR - respektive jeho poměrná část ULOR - je veličina, kterou lze odvodit z křivek svítivosti daného svítidla nainstalovaného určitým způsobem. A podobně jako již zmíněné UGR tyto hodnoty získáme simulací během návrhu osvětlení pro daný osvětlovaný prostor.

U zbývajících dvou kategorií světelného znečištění však žádné všeobecně uznávané standardy měření a kvantifikace neexistují. Jednotlivá (výzkumná) pracoviště sice mnohdy mají svoje vlastní metriky, jenže ty obvykle reflektují pouze jejich požadavky pro specifické použití, a tedy by je bylo problematické standardizovat k univerzálnímu použití napříč odvětvími.

Čtěte také: Více o světelném znečištění

Přístupy k Měření Světelného Znečištění

V podstatě libovolný přístup k měření a kvantifikaci světelného znečištění spadá do jedné ze dvou kategorií, kterými jsou přístup Sky-down a Ground-up. První spočívá v přímém pozemním měření fotometrických parametrů noční oblohy - zejména jasu -, druhý zmiňovaný spočívá v distančním měření příspěvků osvětlenosti od jednotlivých světelných zdrojů či aglomerací, typicky z kamer či spektroradiometrů, umístěných na palubách umělých družic. Z takto získaných dat je poté odvozen předpokládaný jas noční oblohy [30].

Již uvedené existující metody spadají do kategorie Sky-down, neboť do této kategorie spadá i vyvíjená metodika.

1D Fotometrické Metody

1D fotometrické metody k hodnocení světelného znečištění poskytují jako výsledek měření pouze jednu numerickou hodnotu. Ta může popisovat buď jas celé noční oblohy, nebo jejího určitého segmentu. V případě, že má použitý měřicí přístroj dostatečně malý zorný úhel, lze opakováním měření docílit alespoň základního pochopení rozložení jasu na noční obloze.

1D metody spoléhají (vyjma metody mezní hvězdné velikosti, se kterou se lze obejít bez jakékoli měřicí techniky) na jednoúčelově vyvinuté měřicí přístroje, jako jsou například Sky Quality Meter (SQM) kanadské společnosti Unihedron a jeho četné varianty (lišící se zejména zorným úhlem a komunikačním protokolem). V principu podobná jsou i měřidla TESS evropské iniciativy STARS4ALL, případně na fotovoltaickém článku založený rakouský Lightmeter.

Všechny uvedené měřicí přístroje jsou poměrně levné (nižší stovky eur) a jednoduché, ovšem daní za to jsou jak vyšší nejistota měření, tak nedokonalá spektrální přizpůsobenost. Se spektrální přizpůsobeností se pojí také další problém, spočívající v kalibraci uvedených přístrojů.

Čtěte také: Příklady světelného znečištění

2D Metody Vyhodnocování

2D metody vyhodnocování světelného znečištění se spoléhají na využití kalibrovaných digitálních fotoaparátů a následný přepočet neupravených dat ze snímače na hodnoty jasu, náležející jednotlivým pixelům. Prakticky se tedy jedná o (jednoúčelové) jasové analyzátory. Ty mohou být vybaveny buď objektivem typu rybí oko, pomocí kterého lze přímo pořídit celooblohovou fotografii (španělský ASTMON, slovinská Sky Quality Camera), nebo lze využít optiky s delší ohniskovou vzdáleností a výsledný snímek skládat z více fotografií (americký All Sky Mosaic, využívaný místní správou národních parků a umístěný na automatizované motorizované hlavě), a docílit tak vyšší úrovně detailu.

Podobně jako u 1D přístrojů i zde velmi záleží na spektrální přizpůsobenosti dané měřicí soustavy. Výše uvedené přístroje jsou typicky kalibrovány na pásmo V fotometrického systému Johnson-Cousin, který je využíván primárně astronomy.

Nová Metodika s Jasovým Analyzátorem LumiDISP

Jádrem vyvíjené metodiky je jasový analyzátor LumiDISP, využívající hardwarovou úpravu spektrální citlivosti použitého snímače. Tím je docíleno velmi nízkých nejistot měření. Spektrální chyba f1‘ se pohybuje pod 3 %. Jasový analyzátor je při měření umístěn na dvouosé motorizované hlavě, instalované na stativu. Ten je v prvním kroku měření zarovnán na sever tak, aby bylo následně možné při vyhodnocování snímků použít údajů z vestavěného gyroskopu k přesnému určení azimutu všech zdrojů světelného znečištění, které jsou z místa měření viditelné.

Následně je automaticky pořízeno celkem 5 panoramatických snímků. Čtyři odpovídají světovým stranám, pátý je směřován do zenitu. Z těchto snímků je poté sestaven výsledný kompozitní snímek - 360° panorama. Díky použití objektivu typu rybí oko jsme tak schopni zachytit poměrně nízkým počtem snímků veškeré obrazové informace, které jsou dostupné z místa měření. Ale zároveň s tím, že je pořízeno větší množství snímků než dva nezbytně nutné (při uvažování zorného pole objektivu o velikosti 180 °), jsme schopni také omezit výslednou nejistotu měření, jelikož není třeba pracovat s okraji zorného pole, které jsou zatíženy výraznou vinětací.

Kromě skládání snímků do panoramat byly také vyvinuty algoritmy k transformaci souřadnic snímků zenitu do tzv. Hammer-Aitoffovy projekce, která se ukázala pro dané využití jako nejvhodnější. Její velká výhoda spočívá v tom, že všechny pixely v této projekci zabírají stejný prostorový úhel, je tedy rovnoplošná. K prezentaci naměřených dat mimo okruh světelných techniků byla také do softwaru zahrnuta funkce pro přepočet hodnot jasu z cd.m⁻² na V mag.arcsec⁻².

Čtěte také: Studie o světelném znečištění

Jasový analyzátor je možné nakalibrovat na křivku spektrální citlivosti normálního fotometrického pozorovatele V(λ) i na křivku melanopické citlivosti C(λ). Tím se otevírá možnost měřit nejen jas, ale také melanopickou zář Lmel. Při znalosti obou veličin jsme následně schopni přepočítat výsledné hodnoty na ekvivalentní jas denního světla D65, který vyvolá stejnou melanopickou odezvu jako měřený zdroj záření v obraze. Tím jsme schopni identifikovat světelné zdroje či svítidla s relativně vysokým podílem modré složky ve svém spektru. Laboratorně bylo ověřeno, že odchylky proti referenčním spektroradiometrům jsou i v tomto případě nižší než 10 %. Tím byla tedy prokázána použitelnost využití systému LumiDISP k měření melanopických veličin.

V hodnocení jednotlivých zdrojů světelného znečištění bylo poté přistoupeno ke srovnání jejich příspěvků osvětlenosti vůči svitu Měsíce, na základě čehož jim je pak přiřazeno skóre.

Aplikace ALANIS

Nová metodika ovšem nespočívá pouze ve vývoji samotné měřicí sestavy, zahrnuje mimo jiné i cloudovou databázi provedených měření. Za tímto účelem byla rozpracována aplikace ALANIS (ALAN Information System), která agreguje naměřená data a zpřístupňuje je dále odborné i široké veřejnosti.

Tato aplikace obsahuje jak samotné jasové a melanopické mapy a snímky daného místa měření, tak množství relevantních metadat, týkajících se místa měření. Jde například o údaje o meteorologické situaci, informace o fázi a výšce Měsíce na obloze, údaje z gyroskopu a pochopitelně také datum a čas. Aplikace má také vazbu na již existující projekty k monitorování světelného znečištění. Uveďme zejména možnost zobrazení místa měření v projektu www.lightpollutionmap.info.

Vyvíjená metodika tak tvoří ucelený algoritmus k hodnocení zdrojů světelného znečištění jak ve fotopickém, tak melanopickém pohledu na problematiku. Vysoká míra automatizace při pořizování měření a následné nahrání výsledků do cloudové databáze přispívá k praktičnosti celého řešení.

tags: #světelné #znečištění #měření #metody

Oblíbené příspěvky:

• Koupě pozemku v ČR
• Druhy vodních rostlin
• Dřívější a současná ekologie
• Chalupy v Norsku
• Ekologické aspekty svozu bioodpadu